隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,房產(chǎn)在人們的生活中的地位越來越重要。經(jīng)過了十幾年房價(jià)的迅速增長,如今房地產(chǎn)市場的熱度雖然不比之前,但是仍然保持著很高的關(guān)注度,尤其是二手房市場成為了關(guān)注的焦點(diǎn)。本文通過集成學(xué)習(xí)方法對二手房產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究與分析,構(gòu)建出了準(zhǔn)確有效的二手房產(chǎn)優(yōu)質(zhì)房分類模型,為普通居民在購房時(shí)、房地產(chǎn)商開發(fā)房地產(chǎn)時(shí)以及二手房中介在推廣房源時(shí)都能提供科學(xué)的評估依據(jù)。本文先對二手房數(shù)據(jù)運(yùn)用多種方法進(jìn)行預(yù)處理,包括重復(fù)數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以及數(shù)據(jù)降維,使之能夠在數(shù)據(jù)分析中直接使用。然后,本文基于集成學(xué)習(xí),設(shè)計(jì)并構(gòu)建了三種二手房產(chǎn)優(yōu)質(zhì)房的分類模型。第一,從決策樹入手,從而構(gòu)建了決策樹集成的隨機(jī)森林模型;第二,通過AdaBoost方法,采用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模型;第三,采用最新提出的一種基于深度模型的深度森林算法,設(shè)計(jì)并改進(jìn)了深度森林的實(shí)現(xiàn)方法,構(gòu)建了基于深度森林的二手房產(chǎn)優(yōu)質(zhì)房模型。在構(gòu)建出三種二手房產(chǎn)優(yōu)質(zhì)房模型之后,本文通過對比實(shí)驗(yàn),對這三種模型進(jìn)行了分析與對比。最后,本文通過二手房產(chǎn)數(shù)據(jù)對三種模型分別做了優(yōu)質(zhì)房的分類實(shí)驗(yàn),并運(yùn)用多種評價(jià)指標(biāo),對分類結(jié)果作了分析。... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

部分原始房產(chǎn)數(shù)據(jù)

圖 3-2 滑動(dòng)窗口示意圖近鄰排序方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)檢測，包含以下三步：構(gòu)建排序關(guān)鍵字：通過抽取數(shù)據(jù)集中某些屬性值來組合生成關(guān)鍵排序：按照步驟（1）生成的關(guān)鍵字把整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序生成索合并：在已排序的數(shù)據(jù)集上，按照索引開始移動(dòng)設(shè)定的滑動(dòng)窗口 含個(gè) m 記錄，滑動(dòng)窗口內(nèi)每進(jìn)來一條數(shù)據(jù)，則與之前滑動(dòng)窗口內(nèi)似性比對，如果檢測到重復(fù)數(shù)據(jù)，就把該條數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記。然后，把下一條記錄滑入窗口 W(i+1)，繼續(xù)上述步驟，直到所有數(shù)據(jù)執(zhí)采用 Python3.5 對 SNM 方法進(jìn)行編碼重寫，利用 python 處理數(shù)據(jù)達(dá)到重復(fù)數(shù)據(jù)檢測的目的，同時(shí)也能節(jié)省時(shí)間成本。其中，對二手strictName”、“EstateName”、“Floor”、“Square”、“Price”這 5 列進(jìn)向量（其中的文本字符采用 Python 自帶庫的分詞工具類）。表 3-2 基本近鄰排序算法入：進(jìn)行排序去重的數(shù)據(jù)集 T出：去重合并后的數(shù)據(jù)集 T’

if(n<|W|)：新進(jìn)入滑動(dòng)窗口的數(shù)據(jù)與第 n-1 個(gè)數(shù)據(jù)比較；if(該記錄為相似重復(fù)記錄)：對相似重復(fù)的記錄標(biāo)記；執(zhí)行 n+1；向下滑動(dòng)窗口到 W(i)；完成所有記錄的相似去重。本節(jié)選取第一個(gè)數(shù)據(jù)集的 6467 條二手房產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本近鄰排序算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示，對滑動(dòng)窗口 W 的值設(shè)置為 100，將相似度比對的結(jié)果進(jìn)行存儲(chǔ)，把相似重復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)為“1”。該 6413 條輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過基本近鄰排序算法，去除掉了 58 條，剩余6409 條。我們選取部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行展示，如圖 3-3 所示。在圖 3-3 中，我們可以清楚地看到，圖中的第 2 條和第 5 條數(shù)據(jù)（圖 3-3 中深色背景標(biāo)出的兩行）為比較明顯的重復(fù)數(shù)據(jù)，只有兩列屬性稍有差距（圖 3-3 中黃色背景標(biāo)出的部分），在去重之后已經(jīng)將第 5 條數(shù)據(jù)標(biāo)記為“1”（圖 3-3 中紅色背景標(biāo)出的部分）。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3145524